L’Intelligenza Artificiale aiuta a prevedere la morte precoce

Computer che sono in grado di ‘insegnare a loro stessi’ a predire la morte prematura dei pazienti potrebbero, in futuro, migliorare notevolmente l'assistenza sanitaria preventiva. I risultati di uno studio dell'Università di Nottingham, nel Regno Unito.
Stefano Pisani, 15 Aprile 2019
Micron
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Giornalista Scientifico

Computer che sono in grado di “insegnare a loro stessi” a predire la morte prematura dei pazienti potrebbero, in futuro, migliorare notevolmente l’assistenza sanitaria preventiva. A suggerirlo, un nuovo studio condotto da un gruppo di ricercatori dell’Università di Nottingham, nel Regno Unito.
Il team, composto da scienziati nel campo dei dati sanitari e personale medico, ha sviluppato e testato un sistema di algoritmicomputazionali di machine learning (apprendimento automatico) finalizzato a prevedere il rischio di morte precoce a causa di malattie croniche in una larga popolazione di mezza età. Gli studiosi hanno dimostrato che questo sistema di Intelligenza Artificiale risultava molto accurato nelle sue previsioni e riusciva a ottenere delle stime migliori di quelle dell’attuale approccio standard alla predizione (sviluppato da esperti umani).
Lo studio è stato pubblicato sulla rivista PLoS ONE.
Il gruppo ha utilizzato dati relativi alla salute che si riferivano a un campione di poco più di mezzo milione di persone, con età compresa tra i 40 e i 69 anni, raccolti nella “Biobanca” britannica tra il 2006 e il 2010. I soggetti sono stati poi seguiti fino al 2016.
L’assistenza sanitaria preventiva rappresenta una crescente priorità nella lotta contro le malattie gravi: «lavoriamo da diversi anni per migliorare la valutazione computerizzata dell’accuratezza nel calcolo dei rischi per la salute sulla popolazione generale. La maggior parte delle applicazioni attualmente a disposizione nel campo sanitario si concentra su un’unica area patologica, ma la previsione della morte è estremamente complessa, non solo in considerazione dei vari esiti di diverse malattie ma soprattutto a causa di numerosi fattori ambientali e individuali» ha spiegato Stephen Weng, a capo del gruppo di ricerca.
Nell’ultimo studio, gli scienziati sono riusciti a compiere un importante passo avanti in questo campo sviluppando un approccio unico e olistico per prevedere il rischio di morte prematura di una persona mediante l’apprendimento automatico. «Il nostro sistema utilizza i computer per costruire nuovi modelli di previsione del rischio che tengano conto di una vasta gamma di fattori demografici, biometrici, clinici e relativi allo stile di vita per ogni individuo valutato, anche il loro alimentare quotidiano di frutta, verdura e carne» ha continuato Weng. «Abbiamo mappato e verificato le predizioni formulate con il sistema basandoci su dati di mortalità tratti dai registri degli Office of National Statistics del Regno Unito e le statistiche relative agli ‘episodi’ ospedalieri. Quello che abbiamo trovato è che gli algoritmi di machine learning erano significativamente più precisi nel predire la morte rispetto ai modelli di predizione standard sviluppati da esperti umani».
I modelli di apprendimento automatico di Intelligenza Artificiale utilizzati nel nuovo studio appartengono alle tipologie note come “foresta casuale” e “apprendimento profondo”.
Questi modelli sono stati proposti come alternativi al modello tradizionale di predizione della “regressione di Cox” basato su età e genere sessuale – giudicato il meno accurato nel predire la mortalità – e anche al modello multivariato di Cox, che produceva migliori risultati ma tendeva a sopravvalutare il rischio. Il nuovo studio si basa su precedenti lavori condotti dallo stesso team di Nottingham che hanno dimostrato che quattro diversi algoritmi di Intelligenza Artificiale, di tipo “foresta casuale”, “regressione logistica”, “aumento gradiente” e “reti neurali”, erano significativamente migliori nel predire la malattia cardiovascolare rispetto all’algoritmo prescritto dalle attuali linee guida cardiologiche.
«Attualmente esiste un grande interesse per il potenziale utilizzo dell’Intelligenza Artificiale nella previsione dello stato di salute. In alcune situazioni, questi sistemi possono effettivamente risultare molto utili: in questo caso particolare della morte precoce abbiamo dimostrato che, con un’accurata messa a punto, questi algoritmi possono migliorare le previsioni in modo decisamente utile», ha dichiarato Joe Kai, uno degli accademici clinici che hanno lavorato al progetto, «queste tecniche potrebbero apparire troppo innovative per molti colleghi impegnati nella ricerca sulla salute, e quindi difficili da capire.
Tuttavia, crediamo che, illustrando chiaramente e in modo trasparente questi metodi, contribuiremo significativamente allo sviluppo futuro di questo entusiasmante campo dell’assistenza sanitaria».
I ricercatori di Nottingham prevedono che l’Intelligenza Artificiale svolgerà un ruolo vitale nello sviluppo di strumenti futuri in grado di fornire una “medicina personalizzata”, adattando la gestione del rischio ai singoli pazienti. Ulteriori ricerche richiederanno la verifica e la convalida di questi algoritmi, che saranno messi alla prova su altri gruppi di popolazione, e l’esplorazione di metodi efficaci per implementare questi sistemi nell’assistenza sanitaria di routine.

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